| 推荐机构：信阳技术交易市场 | 项目阶段： | 所属领域： |
| 知识产权情况： | 技术交易方式： | 意向交易额： |
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| 推荐机构 | 信阳技术交易市场 | 推荐人 | |
| 委托机构 | 技术经理人 | ||
| 项目名称 | 基于大数据的流行病预测与分析系统 | 项目持有人 | |
| 知识产权情况 | |||
| 项目所属领域 | |||
| 项目创新点 | 基于实际需求，本系统包括以下三个方面： 1）基于人口流动大数据的流行病精准预测模型本模型使用复合种群（Meta-population）模型对于全国构成的多城市体系进行建模，通过改进SEIR模型来对传播过程进行建模。同时，课题组同京东大数据部门合作，计算城市之间的人流量情况，获得更为准确的人口流动数据，进一步提升模型精度。 2）预测报告自动化生成系统面对同时支撑多个部委开展工作的繁重任务，项目组使用 python的 docxtpl库、VBA等工具，开发出定制模板后一键化报告自动生成系统。 3）可视化 | ||
| 原理路线 | 针对不断爆发的大流行病，国家卫生部门对流行病未来发展趋势的分析及预测提出了迫切需求，然而由于流行病防控对于人们出行的限制，传统的出行类APP应用平台数据均出现大幅度缩水导致难以用于开展人口和流行病调查分析。因此，亟需一种基于人口流动大数据的，可实现流行病预测报告自动生成、可视化分析的精准预测模型。北京航空航天大学计算机学院王静远教授团队，多年来从事于大数据与人工智能在智慧城市和流行病防控领域的应用研究，主持和参与了多项城市安全管理和流行病相关的国家及部委研究课题。2014年，作为项目负责人提出了一种基于城市人类活动大数据和meta-Population的模型城市流行病传播模型，并在H7N9流感疫情中于深圳市流感防控过程中获得了成功应用。目前，项目负责人以现有模型为基础，迅速研发了基于大数据的流行病预测与分析系统，项目模型成为当前运行最为稳定成熟的预测模型之一，目前正在为多个单位提供每日预测服务。 |
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| 项目阶段 | |||
| 市场应用与前景 | |||
| 技术交易方式 | |||
| 意向交易额 | |||
| 备注 | |||
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